Új minôségfejlesztési módszer a magyar egészségügyben
|
|
- Renáta Lakatos
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 MINÔSÉGBIZTOSÍTÁS, MINÔSÉGFEJLESZTÉS Eredeti közlemény Új minôségfejlesztési módszer a magyar egészségügyben S IX SIGMA A RADIOLÓGIÁBAN Dévai Tünde, Pálinszki András, Balázs György, Doros Attila BEVEZETÉS Célunk az volt, hogy bemutassuk a Six Sigma módszer elsô hazai egészségügyi alkalmazását. Az ismertetett metodológia alkalmazásával bármilyen termelési, illetve szolgáltatási folyamat minôsége javítható. A minôségjavító módszer, amelyet a General Electric Company az egész világon alkalmaz, a hatszigmás", abszolút minôségre törekszik. A hat szigma azt jelenti, hogy egymillió hibalehetôségbôl maximum 3,4 hiba következhet be. MÓDSZEREK Projektünk során két hazai egészségügyi intézményben, a Heim Pál Gyermekkórház CT és Intervenciós Radiológiai Osztályán, valamint a Semmelweis Egyetem Transzplantációs Klinikáján tanulmányoztuk a CT-leletezési tevékenységet. Elsô lépésként egy hétig mértük a leletezési idôt, amelyet a vizsgálat vége és a radiológus által jóváhagyott lelet kiadása között eltelt idôvel definiáltunk. A leletezési idôt statisztikai módszerekkel elemeztük, majd az eredmények ismeretében különbözô javaslatokat tettünk a folyamat javítása érdekében. A javaslatoknak megfelelô folyamatmódosítások elvégzését követôen megismételtük a mérést. Újabb statisztikai elemzésekkel értékeltük a módosított folyamatot, és megállapítottuk a javulás mértékét, valamint biztosítottuk a folyamat javított szinten való továbbmûködését. EREDMÉNYEK A Heim Pál Gyermekkórházban a leletezési idô átlagértéke 3,32 óráról 0,73 órára, a szórás 12,14 óráról 0,77 órára csökkent. Így a folyamat 2,8-rôl több mint 6 szigmássá vált. A folyamatjavítási projekt hatására a Transzplantációs Klinikán a leletezési idô átlagértéke 62,84 óráról 27,1 órára, a szórás 36,39 óráról 16,89 órára csökkent. Így a folyamat 1,2-rôl 2,3 szigmássá vált. A két intézetben kapott eredmények viszonylag nagyfokú eltérését az orvosok és asszisztensek eltérô létszáma, illetve a radiológiai vizsgálati módszerek közötti különbség magyarázza. KÖVETKEZTETÉS Eredményeink alátámasztják, hogy a Six Sigma módszer sikeresen alkalmazható a magyar egészségügyben a leletezési folyamat javítására. Feltehetôen ugyanígy alkalmazható lesz minôségjavításra a radiológia egyéb munkafolyamataiban is. Six Sigma, minôségjavító módszer, minôségbiztosítás, radiológia Six Sigma in Radiology A methodology for quality improvement in Hungarian health care INTRODUCTION The aim of this study was to introduce the Six Sigma methodology in the Hungarian health care for quality improvement. The quality of any producing and service processes can be improved by this methodology. The methodology used all over the world by the General Electric Company for quality improvement, aims to get the absolute six sigma quality. Six sigma means that from 1 million defect possibilities only 3,4 would be defect. METHODS The transcription process was the selected process in both hospitals (Heim Pál Children s Hospital and Department of Transplantational Surgery, Semmelweis University) what we targeted to improve. First we measured the transcription time for a week s period. The transcription time was defined as the period between the end of the radiology examination, and the first draft of the transcribed report. Based on statistical analysis we made recommendations how to improve the process. Having implemented these we repeated the measurement. At the end we identified the level of improvement of the process using statistic tools, and we ensured the stability of the improved process. RESULTS The mean of the transcription time decreased from 3.32 hours to 0.73 hours and the variance from hours to 0.77 hours in Heim Pál Hospital. The process capability became from 2.8 to more than 6 sigma. The mean of the transcription time decreased from hours to 27.1 hours and the variance from hours to hours in the Department of Transplantational Surgery. The process capability became from 1.2 to 2.3 sigma. The relatively big difference between the results of the two hospitals was caused by the differences regarding the number of the staff and the profile of the two hospitals. CONCLUSION We verified that Six Sigma methodology can be used successfully in Hungarian health care to improve the transcription process. It can be used for improving the quality of any process in radiology as well. Six Sigma quality, methodology for quality improvement, radiology DR. DÉVAI TÜNDE (levelezô szerzô/correspondent), PÁLINSZKI ANDRÁS: General Electric Medical Systems, H-1036 Budapest, Lajos u tunde.devai@med.ge.com; DR. BALÁZS GYÖRGY: Heim Pál Gyermekkórház, CT és Intervenciós Radiológiai Osztály/Heim Pál Children s Hospital, Department of CT and Interventional Radiology, Budapest; DR. DOROS ATTILA: Semmelweis Egyetem, Általános Orvosi Kar, Transzplantációs Klinika/Semmelweis University, Faculty of Medicine, Department of Transplantational Surgery, Budapest Érkezett: május 14. Elfogadva: június
2 2. ábra. Hatszigmás folyamat. A szórás hatszorosa is a tûréshatáron belül van. Nincs hiba Az élet bármely területén végzett tevékenység folyamatként is értelmezhetô, és minden folyamatnak van mérhetô és számszerûsíthetô kimenetele (eredménye) 1, 2. Ha mérjük ezt a kimenetet, meg tudjuk állapítani, hogy mennyire tér el a mért kimenet az általunk optimálisnak (célnak) tartott értéktôl, sôt, azt is meg tudjuk állapítani, hogy az adott folyamatra meghatározott maximális és minimális érték között helyezkedik-e el a mért kimeneti érték, vagy kívül esik ezen a tartományon. Amennyiben a maximum- és minimumtartományon kívül esik a mért kimeneti érték, akkor hibáról beszélhetünk. Ha pontos képet szeretnénk kapni az adott folyamatunk eredményességérôl, akkor a mért adatok birtokában egy rövid és egyszerû elemzést kell végeznünk, amely megmutatja, hogy mekkora a munkafolyamatot jellemzô adatok szórása 3. Minél nagyobb a szórás, annál kiszámíthatatlanabb a módszer a kimenetel szempontjából. A szigma (σ) a statisztikában a standard normáleloszlás szórását jelenti. A Six Sigma módszer lényege, hogy annak eredményeképpen a munkafolyamat mért szórásának hatszorosa is még a tûréshatáron belül maradjon. Az 1. és a 2. ábrán a háromszigmás és a hatszigmás folyamatot ábrázoltuk. Mint az ábrákból is látható, az eredményesség javításának kulcsa a szórás (σ) csökkentése. A hatszigmás eredmény más szavakkal úgy is kifejezhetô, hogy 1 millió kimeneti érték közül csupán 3,4 lehet hibás. Az 1. táblázatban néhány, a mindennapi életbôl vett példával illusztráljuk a különbséget 4, 5. A Six Sigma módszert a General Electric Company dolgozta ki, de a világon más nagy cégek is alkalmazzák, mint a Motorola Incorporation, a Texas Instruments és az Asea Brown Boveri. Vizsgálatunk célja az volt, hogy tanulmányozzuk, eredményes lehet-e a módszer Magyarországon is, az egészségügyi ellátás egy területén a minôség fejlesztésére. MÓDSZEREK A szerzôk november és január között, a Heim Pál Kórház CT és Intervenciós Radiológiai Osztályáján, valamint a Semmelweis Egyetem Általános Orvosi Karának Transzplantációs Klinikáján az ott dolgozók segítségével elvégeztek egy-egy projektet. A projekt célja az volt, hogy a CTvizsgálatok leletezési idejét a helyi vezetôk által meghatározott tûréshatárok alá csökkentsék. A Six Sigma módszer 5 részletes ismertetése a jelen tanulmánynak nem célja, ezért lényegét csupán röviden foglaljuk össze a következôkben. 1. táblázat. Példák az eredményesség javulására 1. ábra. Háromszigmás folyamat. A szórás háromszorosa esik a tûréshatáron belül. Az eredmény 6,6% hiba 99%-os teljesítés (3,8σ) 99,99966%-os teljesítés (6σ) elveszett postai 7 elveszett postai cikk cikk óránként óránként az USA-ban az USA-ban 10 értékelhetetlen 1 értékelhetetlen röntgenröntgenfelvétel hetente felvétel 5 és fél évente 2 pontatlan CT-lelet 1 pontatlan CT-lelet hetente 28 évente 128 Dévai Tünde: Új minôségfejlesztési módszer a magyar egészségügyben
3 3. ábra. A leletezési folyamat lépései 2. táblázat. Az adatlapon szereplô legfontosabb adatok Kitöltô Beírandó adat Adminisztrátor Betegazonosító Asszisztens/ A vizgálat típusa 1 5. operátor A vizsgálat vége A felvételek átadásának Radiológus Az orvos azonosítója A leletezés kezdetének Adminisztrátor Az adminisztrátor azonosítója A kazetta leadásának A lelet kinyomtatásának Radiológus A lelet aláírásának 1. CT-angiográfia (3D); 2. koponya + gerinc + sella; 3. mellkas; 4. has + kismedence; 5. egyéb A munka sikerének titka a folyamatképesség. A folyamatképesség kulcsfontosságú teljesítménymutatóinak egyike a szigma, azaz a szórás. A szigmaskála bármely munkafolyamat jellemzésére alkalmazható. A szigma aktuális mérésekbôl vagy hibaadatokból számítható. A szigmaskála kiszûri a bonyolultságot, így homogén vagy heterogén öszszehasonlítások végezhetôk. Ismerve egy folyamat hibáját, szintértékelô diagramot használhatunk a folyamatnak megfelelô szigmaszint meghatározásához. Ennek oka, hogy a szigmaskála tökéletes korrelációban áll a hibákkal. Ha ismerjük egy folyamat szigmáját, könnyen megérthetjük, mit csinálunk jól, és mit kell javítanunk 5. A leletezési idôt mint folyamatot kezelve lépésekre bontottuk (3. ábra), és az egyes lépések idôtartamát is regisztrálni képes adatlapot készítettünk. Az adatlap (2. táblázat) segítségével egy héten át mértük a leletezési idôt. A mért adatokat számítógépre vittük, majd egy speciális szoftver segítségével megrajzoltuk a folyamatra jellemzô eloszlási görbét, és megállapítottuk a szórás mértékét 4. Ezt követôen további grafikai elemekkel kiegészített statisztikai módszereket (leíró statisztika, halszálkadiagram, Pareto-chart, T-teszt, F-teszt) használva elemeztük a folyamatot, és meghatároztuk azokat a pontokat, amelyeknek jobb szabályozásával a folyamat eredményessége javítható 6 8. A munkafolyamatban talált gyenge pontokra megfogalmaztunk olyan eljárásokat, amelyeknek betartása esetén azok kontrollálhatóbbakká válnak, illetve negatív hatásuk jelentôsen csökkenthetô (4. ábra). A folyamat módosítására tett javaslataink a következôk voltak: Biztosítani kell, hogy a CT-laboratóriumban tartózkodó orvos a felvételek elkészülésének ütemében hozzá tudjon kezdeni a leletezéshez (lehetôség szerint ne hívják másik munkahelyre, ne osszák be egyidejûleg két munkahelyre). Ha az elôzô pont nem teljesülhet, a mûszak végén kell a leletezést elvégezni. A diktafonba mondott leletek leírása folyamatosan történjék. Mivel a leletek átnézése általában rövidebb idôt vesz igénybe, az elkészült leletek ellenôrzésének prioritást kell biztosítani. Az egyszerûbb vizsgálatok esetén a diktafon használata nem javasolt. A javasolt változtatások bevezetését követôen egy héten át ismételten mértük a leletezési idôt, és az eredményeket az elôzményekkel összehasonlítva értékeltük. 4. ábra. Halszálkadiagram. Az ok-okozati összefüggések elemzése v: vizsgálat; l: leletezés M A G Y AR RADIOLÓGIA 2001;75(3):
4 EREDMÉNYEK A Heim Pál Gyermekkórházban célul tûztük ki, hogy a leletezési idô átlaga 3 óra legyen, de ne haladja meg a 6 órát. A leletezési idô elsô heti mérésének eredményét mutatja a 3. táblázat. A vizsgált idôszakban 78 vizsgálat történt. A leletezési idô átlaga 3,32 óra volt, a szórás 12,14 óra. A hiba 9%, ami azt jelenti, hogy a folyamat képessége 2,8 szigma volt. A folyamatot statisztikai alapon vizsgáltuk, a lehetséges javításokat megfogalmaztuk és alkalmaztuk, ennek eredménye ugyancsak a 3. táblázatban látható. A második mérési periódusban 70 vizsgálat történt. A leletezési idô átlaga 0,73 órára csökkent, a szórás 0,77 óra lett, ezzel a hiba 0%. Így a folyamat hatszigmássá vált. Ennek grafikus ábrázolása az 5 7. ábrán látható. A Transzplantációs Klinikán az volt a célunk, hogy a leletezési idô átlaga 24 óra legyen, de ne haladja meg a 48 órát. A leletezési idô elsô heti mérésének eredményeit mutatja a 4. táblázat. 44 beteget vizsgáltak az adott idôszakban. Egy lelet elkészítésének átlaga 62,84 óra volt, a szórás 36,39 óra. A hiba 59,09%, így a folyamatképesség 1,2 szigmás. 5. ábra. A leletezési idô folyamatképességi görbéje. Látható a mért értékek tûréshatárok közötti eloszlása 3. táblázat. A Heim Pál Kórházban mért adatok. A második mérés a folyamatjavító beavatkozás után történt 6. ábra. Az átlagértékek változása 1. mérés 2. mérés Mintanagyság Átlag 3,32 óra 0,73 óra Szórás 12,14 óra 0,77 óra Hibák 9% 0% Folyamatképesség 2,8 szigma 6+ szigma 4. táblázat. A Transzplantációs Klinikán mért adatok. A második mérés a folyamatjavító beavatkozás után történt 1. mérés 2. mérés Mintanagyság Átlag 62,84 óra 27,10 óra Szórás 36,39 óra 16,89 óra Hibák 59,09% 21,05% Folyamatképesség 1,2 szigma 2,3 szigma 7. ábra. A szórásértékek változása A projekt utáni állapot jellemzôit is a 4. táblázatban tüntettük fel. Ebben a periódusban 57 vizsgálat történt, a leletezési idô átlaga 27,1 óra lett, a szórás 16,89 óra. Ezzel a hiba 21,05%-ra csökkent. A folyamatképesség 2,3 szigmássá nôtt. Grafikai ábrázolása a ábrán látható. 130 Dévai Tünde: Új minôségfejlesztési módszer a magyar egészségügyben
5 MEGBESZÉLÉS 8. ábra. A leletezési idô folyamatképességi görbéje 9. ábra. Az átlagértékek változása 10. ábra. A szórásértékek változása A példákat látva kijelenthetjük, hogy a külföldön már alkalmazott módszerrel hazai környezetben is komoly eredményeket sikerült elérnünk mind a két intézményben. Az eredmények eléréséhez nélkülözhetetlen volt a projekt végrehajtásában érintett dolgozók aktív és hatékony közremûködése. Mint azt a cikk elsô felében említettük, ilyen és hasonló projektek egy radiológiai osztályon belül bármilyen folyamat javítására indíthatók: például csökkenthetô a betegek várakozási, növelhetô a betegforgalom. A közleményben bemutatott leletezési idô természetesen nem csökkenthetô egy bizonyos szint alá, mivel az a minôség rovására mehet. Ezért nagyon fontos, hogy a felsô tûréshatárt az adott környezetnek és adottságoknak megfelelôen határozzák meg. Számos minôségmérô rendszer hagyományosan a minôségköltségre fókuszál. A Six Sigma azonban abból indul ki, hogy a minôség ingyenes, mivel minél többet teszünk a nullahibás termelés érdekében, annál nagyobb lesz a befektetés megtérülése. Ezenkívül a szigmamódszerrel a munkafolyamat tényezôit közös nevezôre hozhatjuk. Ez a hiba/egység és a szigma. E mutatók használata közös nyelvet biztosít, lehetôvé teszi a különbözô munkafolyamatok eredményességének összehasonlítását, továbbá azt is, hogy saját szintünket értékeljük a miénkhez hasonló folyamatok hatékonyságának tükrében. Köszönetnyilvánítás Ezúton is köszönjük dr. Weszelits Violának és dr. Harkányi Zoltánnak, hogy lehetôvé tették a projektek megvalósulását osztályukon. Köszönjük továbbá mindkét intézet közremûködô dolgozóinak az aktív részvételt. Irodalom 1. Kiemele MJ, Schmidt SR, Berdine RJ. Basic statistics. New York: Air Academy Press and Associates; Ott L. An introduction to statistical methods and data analysis. Massachusetts: Duxbury Press; John PWM. Statistical design and analysis of experiments. New York: The MacMillan Company; Six Sigma Green Belt Program. GE Medical Systems (for internal usage only). Milwaukee, Mikel JH. The vision of Six Sigma: A readmap for breakthrough. Phoenix: Sigma Publishing Company; Keki RB. Using design of experiments to make it happen. New York: World Class Quality; Gunter BH. The use and abuse of Cpk, Part 2. Quality Progress 1989;May: Kane VE. Process Capability Indices. J Quality Tech 1986;18(1): Szerkesztôségi megjegyzés: A szerkesztôség örömmel közöl minden olyan kéziratot, amely a radiológiai munka minôségének javításával foglalkozik. A Six Sigma módszert a szerzôk a CT-vizsgálatok leletezési idejének mérésénél hasznosították, és sikeresnek értékelték a tényt, hogy ezt sikerült csökkenteni. Várjuk olvasóink, gyakorló orvosok, asszisztensek véleményét a közlemény megállapításaival kapcsolatban. M A G Y AR RADIOLÓGIA 2001;75(3):
Gottsegen National Institute of Cardiology. Prof. A. JÁNOSI
Myocardial Infarction Registry Pilot Study Hungarian Myocardial Infarction Register Gottsegen National Institute of Cardiology Prof. A. JÁNOSI A https://ir.kardio.hu A Web based study with quality assurance
RészletesebbenA Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél
A Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél Sebestyén László 2004. november 16. Rekord nyereséget jelentett a Siemens 2004. november 11. csütörtök, 16:10 Szeptemberben végződött
RészletesebbenA rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon
A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,
RészletesebbenSix Sigma és Lean menedzselésének eszköze a Companion by Minitab
Six Sigma és Lean menedzselésének eszköze a Companion by Minitab Lakat Károly L.K.Quality Bt. EOQ MNB 2019 február 28. L.K. Quality Bt. EOQ MNB Hat Szigma, Lean és Statisztikai Módszerek 1 Minőségi topográfia
Részletesebben18.1 SIX SIGMA AND LEAN MANAGEMENT (Hat Szigma és Lean menedzsment) Elnök: Charles Aubrey, USA
18.1 SIX SIGMA AND LEAN MANAGEMENT (Hat Szigma és Lean menedzsment) Elnök: Charles Aubrey, USA a. Thong Ngee Goh (Singapore): Six Sigma as a Change Agent in Quality Management (Six Sigma mint egy változtatási
RészletesebbenGeokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka
Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:
RészletesebbenBudapesti kihelyezett Six Sigma képzés
Partner a változásban Budapesti kihelyezett Six Sigma képzés 2018. ősz Green Belt képzési tematika Draft tájékoztató 2 1 GB képzés tematika: a tartalmi elemek fő fejezetei A képzés jellemzően az alábbiakban
RészletesebbenA beteg útja két ellátás között? Kapcsolatok minősége?
A beteg útja két ellátás között? Kapcsolatok minősége? Tarr Judit Reg.vez. Auditor, Egészségügyi termékfelelős, SGS SSC DEMIN, XII. Téma Kutatás közben Problémafelvetés Módszer, eszköz Eredmények 2 Betegellátás
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenNYOMÁSOS ÖNTÉS KÖZBEN ÉBREDŐ NYOMÁSVISZONYOK MÉRÉTECHNOLÓGIAI TERVEZÉSE DEVELOPMENT OF CAVITY PRESSURE MEASUREMENT FOR HIGH PRESURE DIE CASTING
Anyagmérnöki Tudományok, 39/1 (2016) pp. 82 86. NYOMÁSOS ÖNTÉS KÖZBEN ÉBREDŐ NYOMÁSVISZONYOK MÉRÉTECHNOLÓGIAI TERVEZÉSE DEVELOPMENT OF CAVITY PRESSURE MEASUREMENT FOR HIGH PRESURE DIE CASTING LEDNICZKY
RészletesebbenHat Sigma - Siker vagy ámítás?
A dolgozat szerkesztett formában megjelent a Magyar Minőség XVI. évfolyam 12. szám, 2007. decemberi számában Az első fázis - Definíció Hat Sigma - Siker vagy ámítás? Tóth Csaba László, Hat Szigma Fekete
RészletesebbenHat Szigma Testre Szabva (Six Sigma for You 6S4U)
Hat Szigma Testre Szabva (Six Sigma for You 6S4U) A Six Sigma módszertant az elmúlt 20 évben az igazán nagy vállalatok alkalmazták úgy, hogy minden számba jöhető embert kiképeztek Green Belt-nek. A tapasztalatok
RészletesebbenBME MVT. Dr. Topár József 1. Minőségmenedzsment MSc_ /2013 II felév
1 Bevezettük az ISO-t, aztán foglalkoztunk a TQM-mel, belevágtunk a SixSigmába, most pedig Leanezünk..?????? Módszer? Divat???? Vezetési eszköz? Gondolkodás mód?????? 2 3 Dr. Topár József 1 1. generáció
RészletesebbenSzívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása
Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása Összefoglalás A szívkatéter egy olyan intravaszkuláris katéter, amelyet a szívbe vezetnek, ültetnek be diagnosztikus vagy terápiás célból. A katéterek felvezetés/eltávolítás
RészletesebbenKutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
RészletesebbenA modern e-learning lehetőségei a tűzoltók oktatásának fejlesztésében. Dicse Jenő üzletfejlesztési igazgató
A modern e-learning lehetőségei a tűzoltók oktatásának fejlesztésében Dicse Jenő üzletfejlesztési igazgató How to apply modern e-learning to improve the training of firefighters Jenő Dicse Director of
RészletesebbenCsaládalapítási tervek változásának hatása az egészségügyi szakemberek munkájára
EREDETI KÖZLEMÉNY GYERMEKGYÓGYÁSZAT 2009; 60. ÉVFOLYAM 6. SZÁM Családalapítási tervek változásának hatása az egészségügyi szakemberek munkájára Soósné Kiss Zsuzsanna dr. 1, Feith Helga Judit dr. 2, Czinner
RészletesebbenFirst experiences with Gd fuel assemblies in. Tamás Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25.
First experiences with Gd fuel assemblies in the Paks NPP Tams Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25. Introduction From 2006 we increased the heat power of our units by 8% For reaching this
RészletesebbenDiverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
RészletesebbenDefine Measure Analyze Improve Control. F(x), M(ξ),
5.5.5. Six Sigma Minőségmenedzsment Statisztikai folyamatszabályozási (SPC) rendszer Erdei János Egy fegyelmezett és erősen mennyiségi szemléletű folyamatfejlesztési megközelítés, amely a gyártási, szolgáltatási
RészletesebbenIATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools):
APQP IATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools): PPAP (Production Part Approval Process) Gyártás jóváhagyási folyamat APQP (Advanced Product Quality Planning and Control Plans)
RészletesebbenA jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján
A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján Rózsa Attila Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Agrárgazdasági és Vidékfejlesztési Intézet, Számviteli
RészletesebbenA Betegápoló Irgalmas Rend magyar tartományának gyógyszertári személyzete a 20. század első évtizedeiben
A Betegápoló Irgalmas Rend magyar tartományának gyógyszertári személyzete a 20. század első évtizedeiben Pharmacy staff in the Hungarian Province of the Merciful Brethren Order in the first decades of
RészletesebbenElemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet
Elemszám becslés Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet Miért fontos? Gazdasági okok: Túl kevés elem esetén nem tudjuk kimutatni a kívánt hatást Túl kevés elem esetén olyan eredmény
RészletesebbenKabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1. Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.
Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1 ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás szóhasználatával A riasztóberendezés érzékeli, ha támadás jön, és ilyenkor riaszt. Máskor nem. TruePositiveAlarm:
RészletesebbenENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP
ENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP CHILD S DATA / GYERMEK ADATAI PLEASE FILL IN THIS INFORMATION WITH DATA BASED ON OFFICIAL DOCUMENTS / KÉRJÜK, TÖLTSE KI A HIVATALOS DOKUMENTUMOKBAN SZEREPLŐ ADATOK
RészletesebbenMinőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT
Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT Bedzsula Bálint gyakornok Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Q. épület A.314. bedzsula@mvt.bme.hu http://doodle.com/bedzsula.mvt Az előző előadás
RészletesebbenCash Flow Navigátor. Six Sigma módszer bevezetés. Tanácsadó Kft. Tel.: +36 30 650 7588 info@cashflownavigator.hu Skype: nfeher01
Cash Flow Navigátor Tanácsadó Kft. Six Sigma módszer bevezetés Tel.: +36 30 650 7588 info@cashflownavigator.hu Skype: nfeher01 Strukturált folyamatfejlesztési módszerek Megközelítés Six Sigma Lean Szemlélet
Részletesebbenmár mindenben úgy kell eljárnunk, mint bármilyen viaszveszejtéses öntés esetén. A kapott öntvény kidolgozásánál még mindig van lehetőségünk
Budapest Régiségei XLII-XLIII. 2009-2010. Vecsey Ádám Fémeszterga versus viaszesztergálás Bev e z e t é s A méhviaszt, mint alapanyagot nehéz besorolni a műtárgyalkotó anyagok különböző csoportjaiba, mert
RészletesebbenKockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével
Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program
RészletesebbenHoyk Edie-Kovács András Donát 2 -Tompa Mihály 3
A ZÖLDFALAK ALKALMAZÁSÁNAK LEHETSÉGES ELŐNYEI KECSKEMÉT KÖZÉPÜLETEINEK PÉLDÁJÁN POTENTIAL BENEFITSOF GREEN WALLS APPLICATION ON THE EXAMPLE OF PUBLIC BUILDINGS IN KECSKEMÉT Hoyk Edie-Kovács András Donát
RészletesebbenMinőség-képességi index (Process capability)
Minőség-képességi index (Process capability) Folyamatképesség 68 12. példa Egy gyártási folyamatban a minőségi jellemző becsült várható értéke µ250.727 egység, a variancia négyzetgyökének becslése σ 1.286
RészletesebbenOn The Number Of Slim Semimodular Lattices
On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory
RészletesebbenStatisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI
Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban Molnár Zsolt PTE, AITI Bevezetés Research vs. Science Kutatás Tudomány Szerkezeti háttér hiánya Önkéntesek (lelkes kisebbség) Beosztottak (parancsot teljesítő
Részletesebben2 kultúra. Zétényi Tamás. www.nytud.hu/depts/tlp/quantification zetenyi@nytud.hu
2 kultúra Zétényi Tamás www.nytud.hu/depts/tlp/quantification zetenyi@nytud.hu MTA Nyelvtudományi Intézet - 'Elmélet és kísérlet a nyelvészetben' Budapest, 2014. február 25 agenda: mit csinálunk? mit veszünk
RészletesebbenA CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat
A CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat Készítette: Szmetankó Gábor G-5S8 Mi a CMMI? Capability Maturity Modell Integration Folyamat fejlesztési referencia modell Bevált gyakorlatok, praktikák halmaza,
RészletesebbenGyakorlatokhoz tartozó akkreditált képzőhelyek
Általános CT, MRI, intervenciós radiológiai gyakorlat 6 hónap (Terv ) Radiológiai és Onkoterápiás Klinika Dr. Bérczi Viktor Rész 3 hónap 2 fő 2012.09.15. - 2016.09.15. Városmajori Szív- és Érgyógyászati
RészletesebbenVálogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból
Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból Személyközlekedés gazdasági jellemzői6 Árképzés Levelező tagozat 2017 ősz Készítette: Prileszky István http://www.sze.hu/~prile Utazás költségei és hasznai
RészletesebbenDecision where Process Based OpRisk Management. made the difference. Norbert Kozma Head of Operational Risk Control. Erste Bank Hungary
Decision where Process Based OpRisk Management made the difference Norbert Kozma Head of Operational Risk Control Erste Bank Hungary About Erste Group 2010. 09. 30. 2 Erste Bank Hungary Erste Group entered
RészletesebbenAZ ELSŐÉVES HALLGATÓK INFORMATIKA TANULÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA ADATBÁNYÁSZATI ESZKÖZÖKKEL A BUDAPESTI MŰSZAKI FŐISKOLÁN
Informatika a felsőoktatásban Debrecen,. augusztus 7-9. AZ ELSŐÉVES HALLGATÓK INFORMATIKA TANULÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA ADATBÁNYÁSZATI ESZKÖZÖKKEL A BUDAPESTI MŰSZAKI FŐISKOLÁN THE ANALYSING OF THE COMPUTER
RészletesebbenA magyar racka juh tejének beltartalmi változása a laktáció alatt
A magyar racka juh tejének beltartalmi változása a laktáció alatt Nagy László Komlósi István Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Mezőgazdaságtudományi Kar, Állattenyésztés- és Takarmányozástani Tanszék,
RészletesebbenHat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája
Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája Megjegyzések: A tanfolyamon haszáljuk: - Minitab statisztikai (demo) és - Companion by Minitab projektek menedzselésére szolgáló (demo) szoftvert, átadunk: - egy
RészletesebbenTÁJÉKOZTATÓ ORSZÁGTANULMÁNY ÍRORSZÁG EGÉSZSÉGÜGYÉRÕL. Dublin ÍRORSZÁG. Egészségügyi Stratégiai Kutatóintézet. 2011. január
TÁJÉKOZTATÓ ORSZÁGTANULMÁNY ÍRORSZÁG EGÉSZSÉGÜGYÉRÕL Dublin ÍRORSZÁG Egészségügyi Stratégiai Kutatóintézet 2011. január Tájékoztató országtanulmány ÍRORSZÁG Tartalom Gazdasági-politikai környezet... 2
RészletesebbenFIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA
FIATAL ŰSZAKIAK TUDOÁNYOS ÜLÉSSZAKA Kolozsvár, 1999. március 19-20. Zsákolt áruk palettázását végző rendszer szimulációs kapacitásvizsgálata Kádár Tamás Abstract This essay is based on a research work
RészletesebbenPaediatrics: introduction. Historical data.
Paediatrics: introduction. Historical data. Dr. György Fekete Aim of the present lecture To demonstrate: - the wonderful nature of this discipline - the differences as compared to other medical activities,
RészletesebbenD/A konverter statikus hibáinak mérése
D/A konverter statikus hibáinak mérése Segédlet a Járműfedélzeti rendszerek II. tantárgy laboratóriumi méréshez Dr. Bécsi Tamás, Dr. Aradi Szilárd, Fehér Árpád 2016. szeptember A méréshez szükséges eszközök
RészletesebbenStatisztikai szoftverek esszé
Statisztikai szoftverek esszé Csillag Renáta 2011. Helyzetfelmérés Egy internetszolgáltató egy havi adatforgalmát vizsgáltam. A táblázatok az előfizetők letöltési forgalmát tartalmazzák, napi bontásban,
Részletesebben(Táv)leletezés munkamanagement minőségbiztosítás
(Táv)leletezés munkamanagement minőségbiztosítás Bágyi Péter KenézyGyula Kórház és Rendelőintézet, Központi Radiológiai Diagnosztika Osztály Debrecen 2 Alapok a (tele)radiológia mentőöv a magyar egészségügy
RészletesebbenHALLGATÓI KÉRDŐÍV ÉS TESZT ÉRTÉKELÉSE
HALLGATÓI KÉRDŐÍV ÉS TESZT ÉRTÉKELÉSE EVALUATION OF STUDENT QUESTIONNAIRE AND TEST Daragó László, Dinyáné Szabó Marianna, Sára Zoltán, Jávor András Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Informatikai Fejlesztő
RészletesebbenTermékenységi mutatók alakulása kötött és kötetlen tartástechnológia alkalmazása esetén 1 (5)
Termékenységi mutatók alakulása kötött és kötetlen tartástechnológia alkalmazása esetén 1 (5) Termékenységi mutatók alakulása kötött és kötetlen tartástechnológia alkalmazása esetén Kertész Tamás Báder
RészletesebbenSTUDENT LOGBOOK. 1 week general practice course for the 6 th year medical students SEMMELWEIS EGYETEM. Name of the student:
STUDENT LOGBOOK 1 week general practice course for the 6 th year medical students Name of the student: Dates of the practice course: Name of the tutor: Address of the family practice: Tel: Please read
RészletesebbenSTATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
RészletesebbenKockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével
Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése
RészletesebbenAudit{l{si folyamat az infekciókontrollban
Auditálási folyamat az infekciókontrollban 6. Fejezet Audit{l{si folyamat az infekciókontrollban Nagwa Khamis és Gertie van Knippenberg- Gordebeke Kulcsfontosságú pontok Az audit jelentése a gyakorlat
RészletesebbenIP/09/473. Brüsszel, 2009. március 25
IP/09/473 Brüsszel, 2009. március 25 A mobiltelefon-használat nő, míg a fogyasztói árak csökkennek: a Bizottság jelentése szerint az európai távközlési ágazat ellenáll a gazdasági lassulásnak 2008-ban
RészletesebbenAz új és azóta visszavont minimumfeltétel rendszer anomáliáiról
Az új és azóta visszavont minimumfeltétel rendszer anomáliáiról Halmosné Mészáros Magdolna, Békés Megyei Képviselô-testület Pándy Kálmán Kórháza, Gyula A minimumfeltétel rendszer az elmúlt több mint 10
RészletesebbenBiostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October
Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.
RészletesebbenKÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL HUNGARIAN CENTRAL STATISTICAL OFFICE A KÖZOKTATÁS TERÜLETI ADATAI REGIONAL DATA OF EDUCATION 1990 2003
KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL HUNGARIAN CENTRAL STATISTICAL OFFICE A KÖZOKTATÁS TERÜLETI ADATAI REGIONAL DATA OF EDUCATION 1990 2003 BUDAPEST, 2004 KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL, 2004 HUNGARIAN CENTRAL
RészletesebbenAz SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.
RészletesebbenMegoldás kórházi gyógyszertár számára VP485 színes címkenyomtatóval
Megoldás kórházi gyógyszertár számára VP485 színes címkenyomtatóval Gyógyszer adagolási statisztika A statisztikák szerint 44,000 és 98,000 halálesetet okoz orvosi hiba az USA-ban évente. * Több mint 770,000
RészletesebbenAZ ERDÕ NÖVEKEDÉSÉNEK VIZSGÁLATA TÉRINFORMATIKAI ÉS FOTOGRAMMETRIAI MÓDSZEREKKEL KARSZTOS MINTATERÜLETEN
Tájökológiai Lapok 5 (2): 287 293. (2007) 287 AZ ERDÕ NÖVEKEDÉSÉNEK VIZSGÁLATA TÉRINFORMATIKAI ÉS FOTOGRAMMETRIAI MÓDSZEREKKEL KARSZTOS MINTATERÜLETEN ZBORAY Zoltán Honvédelmi Minisztérium Térképészeti
RészletesebbenTANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN
TANULÁSI GÖRBÉK AZ ÉPÍTŐIPARBAN Mályusz Levente ELŐZMÉNYEK 1 Tanulási görbe T.P. Wright 1936; Repülőgép alkatrészeket gyártó vállalatnál végezte kísérleteit Alapelv: Az ismétlődő munkát végző ember a betanulás
RészletesebbenÚj alapokon az egészségügyi informatika
Új alapokon az egészségügyi informatika XXVIII. Neumann Kollokvium Új alapokon az egészségügyi informatika A XXVIII. Neumann Kollokvium konferencia-kiadványa Pannon Egyetem, Veszprém, 2015.november 20-21.
RészletesebbenStatistical Dependence
Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent
RészletesebbenHORVÁTH GÉZÁNÉ * A hazai készletmodellezés lehetőségei az Európai Unióban
HORVÁTH GÉZÁNÉ * A hazai készletmodellezés lehetőségei az Európai Unióban Possibilities of Hungarian Inventory Modelling in European Union The Economic Order Quantity (EOQ) Model was the first inventory
RészletesebbenAl-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása
l--si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása evezetés Farkas János 1, Dr. Roósz ndrás 1 doktorandusz, tanszékvezető egyetemi tanár Miskolci Egyetem nyag- és Kohómérnöki Kar Fémtani Tanszék
RészletesebbenFolyamatmenedzsment és kulcs folyamatmutatók az egészségügyben
Folyamatmenedzsment és kulcs folyamatmutatók az egészségügyben Tóth Csaba László Motivációk Ismeretkutatás Ki a vevő? A minőség költsége Mutatószámok Tapasztalataim Mi a teendő? Javaslataim Egy eset Kockázatelezmés
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation
RészletesebbenTAGOZATÁN SATU MARE EXTENSION. Baranyai Tünde, Stark Gabriella
Volume 3, Number 2, 2013 3. kötet, 2. szám, 2013 PEDAGÓGIAI GYAKORLAT A BBTE SZATMÁRNÉMETI TAGOZATÁN THE EXAMINATION OF PEDAGOGICAL PRACTICE AT THE SATU MARE EXTENSION Baranyai Tünde, Stark Gabriella Abstract:
RészletesebbenStatisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok
Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével
RészletesebbenIntézményi IKI Gazdasági Nyelvi Vizsga
Intézményi IKI Gazdasági Nyelvi Vizsga Név:... Születési hely:... Születési dátum (év/hó/nap):... Nyelv: Angol Fok: Alapfok 1. Feladat: Olvasáskészséget mérő feladat 20 pont Olvassa el a szöveget és válaszoljon
RészletesebbenKalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I
Kalibrálás és mérési bizonytalanság Drégelyi-Kiss Ágota I. 120. dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu Kalibrálás Azoknak a mőveleteknek az összessége, amelyekkel meghatározott feltételek mellett megállapítható
RészletesebbenMark Auspitz, Fayez Quereshy, Allan Okrainec, Alvina Tse, Sanjeev Sockalingam, Michelle Cleghorn, Timothy Jackson
Mark Auspitz, Fayez Quereshy, Allan Okrainec, Alvina Tse, Sanjeev Sockalingam, Michelle Cleghorn, Timothy Jackson Division of General Surgery, University Health Network, University of Toronto, Toronto,
RészletesebbenSupporting Information
Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter
RészletesebbenFOSS4G-CEE Prágra, 2012 május. Márta Gergely Sándor Csaba
FOSS4G-CEE Prágra, 2012 május Márta Gergely Sándor Csaba Reklám helye 2009 óta Intergraph szoftverek felől jöttünk FOSS4G felé megyünk Békés egymás mellett élés több helyen: Geoshop.hu Terkep.torokbalint.hu
RészletesebbenHat Sigma - Siker vagy ámítás?
A dolgozat szerkesztett formában megjelent a Magyar Minőség XVI. évfolyam 12. szám, 2007. decemberi számában Hat Sigma - Siker vagy ámítás? Tóth Csaba László, Hat Szigma Fekete Öves, Kaizen Mérnök GE Hungary
RészletesebbenFolyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv
Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Zsigmond Anna Julia Fizika MSc I. Mérés vezet je: Horváth Ákos Mérés dátuma: 2010. október 21. Leadás dátuma: 2010. november 8. 1 1. Bevezetés A mérés
RészletesebbenKalman-féle rendszer definíció 2006.09.09. 1
Kalman-féle rendszer definíció 2006.09.09. 1 Kálmán Rudolf Rudolf Emil Kalman was born in Budapest, Hungary, on May 19, 1930. He received the bachelor's degree (S.B.) and the master's degree (S.M.) in
RészletesebbenMAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA KÍSÉRLETI ORVOSTUDOMÁNYI KUTATÓINTÉZET
MAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA KÍSÉRLETI ORVOSTUDOMÁNYI KUTATÓINTÉZET 2018. évi KÖLTSÉGVETÉSI BESZÁMOLÓ JELENTÉS Gazdálkodással kapcsolatos főbb események 1 1) Létszámváltozások bemutatása Az induló engedélyezett
RészletesebbenMinitab 16 újdonságai május 18
Minitab 16 újdonságai 2010. május 18 Minitab 16 köszöntése! A Minitab statisztikai szoftver új verziója több mint hetven újdonságot tartalmaz beleértve az erősebb statisztikai képességet, egy új menüt
RészletesebbenSZOFTVEREK A SORBANÁLLÁSI ELMÉLET OKTATÁSÁBAN
SZOFTVEREK A SORBANÁLLÁSI ELMÉLET OKTATÁSÁBAN Almási Béla, almasi@math.klte.hu Sztrik János, jsztrik@math.klte.hu KLTE Matematikai és Informatikai Intézet Abstract This paper gives a short review on software
RészletesebbenFELADATMEGOLDÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA. Baranyai Tünde
Volume 3, Number 1, 2013 3. kötet, 1. szám, 2013 A SZATMÁRNÉMETI TANÍTÓ- ÉS ÓVÓKÉPZŐS HALLGATÓK FELADATMEGOLDÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA THE EXAMINATION OF TEACHER TRAINING COLLEGE STUDENTS PROBLEM-SOLVING
Részletesebben1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása
HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat
RészletesebbenK Ú R I A Ügykezelő Iroda 1055 Budapest, V., Markó utca 16.
K Ú R I A Ügykezelő Iroda 1055 Budapest, V., Markó utca 16. Tisztelt Ügyfeleink! Tájékoztatjuk Önöket, hogy bíróságunk 2016. január 15- február 15 közötti időszakban az Önök segítő közreműködésével Ügyfél-elégedettséget
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel
RészletesebbenHazánkban fokozatosan növekszik
Egészségügyeink Mór Zoltán Páll Nóra Kontrasztanyagos diagnosztikai vizsgálatok betegbiztonsági kockázatának elemzése nemzetközi és hazai gyakorlatok alapján 76 Tanulmányunkban hazai és nemzetközi kontextusban
RészletesebbenMINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:
1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 100% 90% 80% 70% 60% 50% 2010 2011 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% a) Nevezze
RészletesebbenMinőségellenőrzés. Miről lesz szó? STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Minőségszabályozás. Mikor jó egy folyamat? Ellenőrzés Szabályozás
STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Erdei János Miről lesz szó? Mit értünk folyamatok stabilitásán, szabályozottságán? Mit jelent a folyamatképesség, és hogyan mérhetjük azt? Hogyan vehetjük észre a
RészletesebbenMÉLY AGYI STIMULÁCIÓ: EGY ÚJ PERSPEKTÍVA A MOZGÁSZAVAROK KEZELÉSÉBEN
MÉLY AGYI STIMULÁCIÓ: EGY ÚJ PERSPEKTÍVA A MOZGÁSZAVAROK KEZELÉSÉBEN Összefoglaló közlemény Kovács Norbert 1, Balás István 2, Llumiguano Carlos 2, Aschermann Zsuzsanna 1, Nagy Ferenc 1, Janszky József
RészletesebbenSztochasztikus kapcsolatok
Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.
RészletesebbenEN United in diversity EN A8-0206/419. Amendment
22.3.2019 A8-0206/419 419 Article 2 paragraph 4 point a point i (i) the identity of the road transport operator; (i) the identity of the road transport operator by means of its intra-community tax identification
RészletesebbenStatisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari
RészletesebbenHU ISSN 1787-5072 www.anyagvizsgaloklapja.hu 62
Kockázatalapú karbantartás Új törekvések* Fótos Réka** Kulcsszavak: kockázatalapú karbantartás és felülvizsgálat, kockázatkezelés, kockázati mátrix, API RBI szabványok Keywords: risk-based inspection and
RészletesebbenA klinikai auditrendszer bevezetése és működtetése
TÁMOP-6.2.5.A-12/1-2012-0001 Egységes külső felülvizsgálati rendszer kialakítása a járó- és fekvőbeteg szakellátásban, valamint a gyógyszertári ellátásban A klinikai auditrendszer bevezetése és működtetése
RészletesebbenFulbright Bizottság Budapest
Fulbright Bizottság Budapest Budapest Tel.: 462-8040 Fax: 252-0266 Baross u. 62. info@fulbright.hu H-1082 www.fulbright.hu Híd emberek és kultúrák között: A Fulbright Program Magyarországon Dr. Brückner
RészletesebbenA BÜKKI KARSZTVÍZSZINT ÉSZLELŐ RENDSZER KERETÉBEN GYŰJTÖTT HIDROMETEOROLÓGIAI ADATOK ELEMZÉSE
KARSZTFEJLŐDÉS XIX. Szombathely, 2014. pp. 137-146. A BÜKKI KARSZTVÍZSZINT ÉSZLELŐ RENDSZER KERETÉBEN GYŰJTÖTT HIDROMETEOROLÓGIAI ADATOK ELEMZÉSE ANALYSIS OF HYDROMETEOROLIGYCAL DATA OF BÜKK WATER LEVEL
RészletesebbenMatematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
RészletesebbenTestLine - Minőségmenedzsment vizsga Minta feladatsor
műtéttel kapcsolatban előforduló leggyakoribb valós nemkívánatos esemény (1 helyes 1. válasz) 0:51 gyszerű beteg tévesztés terápia tévesztés informed consent (tájékozott beleegyezés) hiánya oldaliság tévesztés
RészletesebbenMAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA KÍSÉRLETI ORVOSTUDOMÁNYI KUTATÓINTÉZET
MAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA KÍSÉRLETI ORVOSTUDOMÁNYI KUTATÓINTÉZET 2016. évi KÖLTSÉGVETÉSI BESZÁMOLÓ JELENTÉS Gazdálkodással kapcsolatos főbb események 1 1) Létszámváltozások bemutatása Az induló engedélyezett
Részletesebben